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【万字总结】未来已来，ChatGPT可能从这12个方面彻底改变我们的工作和生活

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最近大火的ChatGPT，可以为我们的工作和生活带来什么改变呢？本文作者结合自身的经验，以及查阅了大量资料，总结出了ChatGPT可能彻底改变我们工作和生活的12个方面，一起来看一下吧。

最近，全球互联网圈最热的产品无疑是OpenAI推出的ChatGPT。

2022年11月30日，ChatGPT正式推出上线；

2022月12月4日(上线5天)，用户数突破百万；

2023年1月末(上线2个月)，活跃用户数达到1亿，创造了增速最快的应用记录（微信用户破亿用了433天）。

2023年1月23日，媒体报道称，微软向OpenAI追加高达100亿美元的投资。

马斯克认为“我们离强大到危险的AI不远了”、“（ChatGPT）厉害的吓人”。一直以来的AI领头羊Google慌了，甚至Gmail创始人Paul Buchheit（前谷歌第23位员工）在社交媒体上大胆预言，谷歌将在一两年内被ChatGPT等AI“彻底颠覆”。

作者曾经在字节飞书团队做过AI应用产品经理，当时也参与过企业知识图谱，智能助理，搜索和重要消息挖掘相关产品设计，当时的很多设计还是受限于算法模型，基于规则模型做智能在很多场景会显得有些“智障”。在体验过ChatGPT后，并看到ChatGPT将被应用到Bing搜索和Office全家桶时，真的兴奋异常，感觉全新一代的办公工具真的要来了。

本文会从几个方面展开叙述：

1）ChatGPT是什么？能做什么？存在哪些问题？

本章内容源于与ChatGPT的对话+作者翻阅资料总结。

2）当前使用ChatGPT能干什么

抛开炫技（写诗，写小说，闲聊，预测未来，对话游戏等），真实办公场景中，如何应用当前的ChatGPT提升效率。

3）让人兴奋无比的未来应用场景

将结合自己的一些经验，预判一下当ChatGPT内嵌到office全家桶和开放API给开发者后，可能出现哪些颠覆式的高效办公体验。个人感觉这一轮创新可能影响到每一个职场人，如微软的Project Cortex真的成为企业的知识大脑，企业过往沉淀知识可以为决策提供支持；通过语音或文字控制excel自动处理数据；通过语音或文字创建日常重复工作脚本，快速生成RPA机器人服务；识别特定数据源，为文档编辑提供强大而便捷的数据检索服务；根据聊天，日程和文档内容自动整理周报月报；根据会议语音自动生成结构化会议纪要，支持会议内容的检索；当IM中大量未读消息，根据与用户的相关性提取重要信息，辅助信息处理，为信息处理提供建议等等。

具体如何注册使用可以百度，知乎或哔哩哔哩搜索，大把教程，本文不再赘述。总结了几点注意事项，可以帮大家提升使用效率：

只有首次注册需要科学上网，完成注册后，使用并不需要切换vpn因为比较火爆，所以注册时可能会无法进入注册登录页面，多刷新几次就好不要使用Chrome浏览器，经常提示请求失败报错，可以使用Safari或者火狐浏览器英文的答案质量会比中文的回答质量好，英语不好可以用google翻译一下当答案太长时，只要输入“继续”即可如果希望就某些回答更深入的提问，可以带上回答关键词，让它说的详细点

一、ChatGPT概述

1. ChatGPT是什么？

ChatGPT是OpenAI开发的一种语言模型。从机器学习的角度，语言模型是对词语序列的概率分布的建模，即利用已经说过的片段作为条件预测下一个时刻不同词语出现的概率分布。语言模型一方面可以衡量一个句子符合语言文法的程度（例如衡量人机对话系统自动产生的回复是否自然流畅），同时也可以用来预测生成新的句子。ChatGPT基于Transformer技术，使用转移学习和生成式对抗网络（Generative Adversarial Network）技术，在语言处理方面模拟人类的行为，可以利用已有的知识，加速模型的训练，提高模型的效率。

GPT-3引入了1750亿的训练参数，开启了超大模型时代，专家普遍认为，在封闭、静态和确定性环境中，该模型已经可以达到人类的决策水平。而ChatGPT模型基于GPT-3.5优化，引入了新的算法――从人类反馈中强化学习（RLHF），在训练中，训练师会对答案进行排序、打分或者给出高质量答案，令ChatGPT具备一定逻辑和常识，成为现阶段全球所发布的功能最全面的AI模型，远超同类产品的智能化水平。

注：上述内容参考以下文章：ChatGPT万亿美元商业化狂想

2. ChatGPT可以做什么？

通过对大量的文本数据进行训练，ChatGPT可以生成文本，回答问题，翻译文件，摘要提取等多种任务，并且具有较高的精度和速度。

在文本生成领域，可以快速生成诗歌、小说、剧本、新闻等，并且可以指定写作风格，如以鲁迅的风格，写一篇介绍家乡的文章，同时可以根据输入文字，提取摘要信息。在对话领域，可以胜任客服机器人，聊天机器人等，号称即将发布的ChatGPT-4将通过图灵测试，达到无法分辨其是否为机器聊天的地步。在语言翻译领域，可以用来进行机器翻译。它可以翻译单词、短语和段落，并且可以在多种语言间进行转换，相比于传统的翻译软件，可以翻译中增加要求，比如使用高级词汇，设定翻译风格等。在智能搜索领域，可以用来为用户提供信息。它可以回答问题，并为用户返回答案出处，辅助用户确认信息源是否准确。在自然语言处理领域，可以用来进行语法分析、词性标注、命名实体识别等任务。在软件开发领域，可以用来写代码，改bug。号称会对一些初级程序员的地位产生威胁，因为个人做过一些复杂项目，感觉替代程序员不太可能（短期内），但是辅助程序员写代码更有效率，降低编程门槛，是有极大可能的。

3. ChatGPT存在哪些问题？

回答不准确：有时ChatGPT会生成不准确的回答，可能是因为它的训练数据中存在偏差或它无法完全理解问题的语义。不擅长数学：ChatGPT不是很擅长处理数学知识，并且在解决数学问题时可能存在错误。仅掌握2021年9月以来的信息：ChatGPT在掌握最新信息方面存在一些限制，仅掌握了2021年9月以来的信息，因此可能不能准确回答更早的问题，如果你问他梅西获得的所有重要奖项，回答中并没有2022世界杯冠军。道德和伦理问题：自然语言处理模型像ChatGPT还存在道德和伦理问题，例如生成恶心或令人不悦的内容，或对未来产生负面影响。

注：

1）以上内容为ChatGPT回答；

2）2023年1月30日官方宣布做了一次重大更新，提升了真实性和数学能力，有待检测。

二、当前使用ChatGPT能干什么

从当前的对话体验来看，ChatGPT的回答符合对话预期，感觉上它理解我在说什么，并根据提问进行有逻辑的回答，但是给出的答案还是很宽泛，涉及到特别细节的知识和内容肯定还是不如去专业的社区论坛检索，比如我要搜索适合3岁宝宝阅读的绘本，相比于ChatGPT给的答案，我还是更喜欢小红书的搜索结果，比如查询某道菜的做法，相比于现在抖音和小红书丰富的内容，单纯的文字回答略显苍白，但不可否认的是，当前的ChatGPT都能给出一个比较满意的文字应答，在很多场景下，当前的ChatGPT是可以一定程度辅助你来做一些事情的。

作者做一下简单的梳理，希望对大家有帮助，不管如何，建议大家都来体验一下，想想未来自己什么情形下会使用它为自己服务，期待评论区看到你~

1. 提升信息检索效率，辅助搜索

据机器之心2023年2月6日发文称，2月3日早晨，部分Bing必应用户报告说搜索引擎页面有所升级，当设置微软Edge浏览器主页后，出现了超大搜索输入框，数字限制达到1000字符，随后很快恢复原状，详情见《ChatGPT版必应搜索悄悄上线又下线但评测已经出炉》；

2月8日上线的全新Bing正在进行限量公测，作者也在排队中，发布会上的介绍，让人充满期待，感兴趣的同学可以先看一下测评文章，有哪些能力让你眼前一亮【拿到ChatGPT版Bing搜索的内测后我觉得所有大厂都该慌了 https://www.yinghuahao.net/archives/28665】。

相信晚些时候，我们就可以通过对话的形式进行搜索，回答不受限于2021年之前的信息，无广告干扰的点点搜索时代即将到来。

如果搜索对于时间不敏感的信息，可以尝试使用ChatGPT，详细描述自己的问题。如果没办法使用google搜索，建议使用必应Bing搜索国际版来进行检索。

2. 编辑文字材料，找灵感，拓思路

因为ChatGPT的写作能力表现较为突出，当面对文本编辑任务时，可以考虑问问它，网上有大量使用ChatGPT编辑论文，写自媒体文章，完善小说和剧本的案例。职场中的一些会议时间确认邮件，请假邮件，辞职信等，都可以使用ChatGPT生成，微调即可。下面大概梳理了一下常见场景和案例，感兴趣的同学可以看看，因为内容协作，提问需要一定的技巧和逻辑性，所以也需要一个熟悉过程。

如果需要编辑宣传文案，也可以考虑使用ChatGPT进行不断尝试。详见《ChatGPT还有什么不会？招行信用卡用它写出金融业首篇AIGC》，通过不断对话提问，获得一篇有温度的宣传文案。

如果需要编辑结构化文档，可以考虑让ChatGPT给出一个文章框架，并不断提问，完善各个章节内容。具体如何提问可以参见：

《chatGPT论文撰写最新使用教程》 https://b23.tv/phSryVs《三分钟学会用chatGPT写学术论文CNCC lab 罗文伟》 https://b23.tv/id6SlTO《如何用chatGPT完成一篇论文写作，添加参考文献并设定文章字数》 https://b23.tv/jbETHyA

哔哩哔哩中这类教程很多，如何让ChatGPT写出满意的文章，提问思路也是要学习一下的。

3. excel表格处理效率提升（没有编程基础也能写脚本）

之前网上有个段子：“99%的excel用户只使用过它1%的功能”，这即说明，excel功能强大，也反映了高级功能都没被用到，如VBA功能，普通用户都不会去碰，但是现在不一样了，你可以直接用中文描述你的需求，ChatGPT可以根据描述生成公式，也可以为你生成VBA代码，完成重复工作的批量处理，如批量合并excel，批量操作excel中的内容。具体方法参见：

【再记公式弱爆了！用ChatGPT处理Excel问题，效率狂升】https://mp.weixin.qq.com/s/lVsHB2lc4DgWZI2S5SiWLQ；【用ChatGPT自动化操作Excel，十倍提升你的工作效率！-哔哩哔哩】 https://b23.tv/rW77WLH ；【用ChatGPT自动化操作excel，效率提升10倍！-哔哩哔哩】 https://b23.tv/ebW1mWV；【ChatGPT能写VBA代码吗？全过程演示（完整版）-哔哩哔哩】 https://b23.tv/KV8IzCl

4. 编辑自媒体文章或视频文案

当前做自媒体的朋友很多，公司也有可能会要求我们做自媒体，有了ChatGPT，创建文案，写故事，写脚本都会容易很多，下面这个案例比较极致，从ChatGPT生成故事脚本，到Midjourney根据故事场景生成图片，再到Clipchamp剪辑+基于故事的语音旁白，最后融合VIVA生成背景音乐，最终完成了一个短视频小故事，一整套完整使用AIGC，感兴趣的同学可以试试。看最终效果可以从14分30秒开始，一个2分钟的小故事，一个女孩梦中遇到爱因斯坦，霍金的故事。

《人类还剩几集可以逃？ChatGPT + Midjourney + Clipchamp AI大军联合玩内容创作》https://www.bilibili.com/video/BV1wW4y1G7a3/

三、让人兴奋无比的未来应用场景

人类社会进化，从狩猎-采集阶段到农耕阶段，从农耕阶段到工业化阶段，从工业化阶段到信息化阶段，每一次社会变革都跟工具的进化息息相关，这一次ChatGPT如同导火线，瞬间引爆了科技圈和投资圈，正如比尔盖斯所说：“它（ChatGPT）让我们窥见了未来”。因作者的对协同办公场景有一些经验，结合个人看法，来畅想一下ChatGPT嵌入微软全家桶和开放API后，未来我们的办公工具可能会变成什么样。

大部分人使用office多仅限于word，powerpoint，excel，outlook，OneNote，visio，Project，其实微软针对企业的服务是非常完善的，除了上述这些，还有下面这些服务:

Microsoft Project Cortex：一个内容智能服务，用于提高团队内容管理和利用效率。Microsoft Teams：一个协作平台，用于沟通、协作和整合工具，类似于飞书，钉钉，企业微信。Microsoft Power Platform：一个用于构建应用程序和自动化流程的平台。Microsoft Dynamics 365：一个集成的客户关系管理（CRM）和企业资源规划（ERP）解决方案。Microsoft Azure：一个云计算平台，提供计算、存储、网络和其他基础构建块。Microsoft Power BI：一个商业智能工具，用于将数据转换为可视化形式并为决策者提供信息。Microsoft SharePoint：一个企业内容管理平台，用于共享、管理和协作内容。Microsoft Access：数据库服务。Bing：搜索。

当ChatGPT可以和这些服务打通，可能出现很多奇妙的化学反应，而当ChatGPT对外开放API服务，又会出现哪些服务场景呢？

1. 通过专项数据录入，给出更专业的回答和建议

ChatGPT是一个语言模型，当“投喂”给它特定领域的专业知识，是可以给出更专业的回答，结合当前的回答情况，这种能力将会引发无数畅享，我们先来看看ChatGPT当前的战绩：

ChatGPT 通过了沃顿商学院MBA考试；ChatGPT通过了美国医师执业资格的考试，这个考试即使学霸也需要通过四年的医学学习加上2年的临床学习才可能够通过；ChatGPT 通过Google Level 3 工程师面试（年薪 $183K ）

在这个基础上，下面这些场景值得期待。

1）完成企业知识沉淀，辅助企业决策，项目启动

微软的Project Cortex服务会沉淀和挖掘企业知识，可以将企业项目信息，参与人，相关文档，相关会议等做数据聚合，个人感觉像是企业历史沉淀的知识看板，在没有ChatGPT之前，其挖掘更多的还是在信息聚合和呈现，沉淀下来信息，如何赋能业务和未来，似乎并没有很好的故事可讲，但是ChatGPT可能带来突破性的改变。

想象一下，当你的公司历史项目文档和办公文档都沉淀成企业的知识库，加上大量的专业的行业分析报告，当我们要启动一个项目的时候，完全可以在开会之前或过程中，唤醒企业沉淀的知识，ChatGPT只要加上一个ASR模块和TTS语音合成模块，开会的过程中，当讨论到历史公司做过类似项目有哪些，当前的行业现状如何，竞品公司的数据如何等问题是，直接向ChatGPT语音提问，它会根据企业沉淀的知识和专业的报告，给出准确的各种信息，甚至可以参与到讨论和建议当中，以后的脑暴会议，战略讨论会可能变得非常不一样，想想钢铁侠和贾维斯合作开发机甲的场景吧，

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编译 | 程茜

编辑 | 李水青

造出ChatGPT的OpenAI，原来靠的是前谷歌的AI研究人员？

智东西2月15日报道，今天，谷歌失去两员大将，前后相隔大约半小时，两位重量级AI研究员相继官宣加入OpenAI！

海外社交媒体平台推特上，在谷歌任职2年5个月的高级研究科学家Jason Wei和任职3年5个月的AI研究员Hyung Won Chung接连宣布加入OpenAI。

▲Jason Wei和Hyung Won Chung官宣推特截图

上周三，外媒The Information援引消息人士透露，最近几个月，OpenAI已经雇用了超过12名谷歌的AI员工。根据公开信息梳理，部分人员名单如下：

▲最近几个月OpenAI雇用的谷歌相关研究人员名单

一、去年9月至今，至少12位谷歌人才跳槽OpenAI

Jason Wei和Hyung Won Chung接连宣布加入OpenAI，从社交媒体上看他们的喜悦之情“溢于言表”。Jason Wei在社交媒体平台上透露，他加入OpenAI后将继续研究大语言模型。

回过头来看，ChatGPT里，其实到处都有谷歌的“身影”。

在ChatGPT发布前夕，OpenAI就已经把招聘广告“递”给了谷歌大脑研究人员，聘请相关研究人员为其产品进行最后的“润色”。

去年11月30日OpenAI发布ChatGPT，其发布界面中最下面的“致谢”栏目中，就出现了5位前谷歌大脑研究员。

他们分别是Barret Zoph、Liam Fedus、Luke Metz、Jacob Menick和Rapha Gontijo Lopes。

▲ChatGPT发布界面的“致谢”栏目

通过检索职场社交平台领英发现，Barret Zoph和Jacob Menick的领英主页已经更新了在OpenAI的任职经历，其他三位的工作经历仍然止步于谷歌。

值得注意的是，Barret Zoph和Jacob Menick的工作经历均显示，他们于去年9月就已经加入OpenAI。

今年1月，谷歌大脑的研究员也流失不少。

1月，OpenAI聘请了著名机器学习模型BERT（来自Transformers的双向编码器表示）之父Jacob Devlin。这一模型的发布可以说是自然语言理解领域的里程碑事件。BERT凭借其出色的理解能力，成为了谷歌搜索的灵魂。

同时，这一模型也是创建像ChatGPT这类聊天机器人的关键。

1月24日，前谷歌研究科学家Shane Gu（顾世翔）在社交媒体平台上宣布，他加入了OpenAI，直接向ChatGPT负责人John Schulman报告，并且将领导一个小团队来优化“RL（强化学习）”算法，未来将用于GPT、DALL-E和其他模型的LHF（奖励）和决策。

▲Shane Gu官宣推特截图

除此以外，还有David Dohan、Alexandre Passos和Samuel Schoenholz也已经加入OpenAI。

Samuel Schoenholz是12月加入OpenAI，Alexandre Passos于1月加入，他们分别在谷歌待了6年和9年。David Dohan的工作经历并没有更新。

此外，谷歌大脑高级软件工程师Passos曾发表过关于机器学习和自然语言处理的论文，其中一篇关于Python机器学习的论文被引用了近70000次。

二、OpenAI灵魂人物来自谷歌，为创业放弃谷歌百万美金

事实上，OpenAI这家公司自成立起就与谷歌有着千丝万缕的关系。

其中就不得不提到一个关键人物：OpenAI联合创始人兼首席科学家Ilya Sutskever。

▲OpenAI联合创始人兼首席科学家Ilya Sutskever（图源：AI Frontiers）

2013年，谷歌收购了Sutskever创立的语音图像识别技术公司DNNResearch，随即聘请了Sutskever担任谷歌大脑研究科学家。

在谷歌期间，Sutskever发明的Sequence to Sequence Learning（序列学习方式）为谷歌翻译带来了重大更新，使得其能将文本从英语翻译成法语。

时间到了2015年，Sutskever决心放弃谷歌价值近200万美金的机会，毅然决然与现任OpenAI创始人的Sam Altman开启了创业之路，而他们的目标更为宏大：“利用AI造福全人类”。

除关键人物，在研发技术上，OpenAI也乘了谷歌大脑的东风。2017年，谷歌大脑的研究团队发表了一篇关于转换器的新机器学习方法，戏剧化的是，这一方法正是OpenAI后来构建ChatGPT的基础。

三、对AI技术落地过于谨慎，谷歌连落OpenAI的下风

谷歌AI人才流失的其中一个最主要原因可能就是，它在新技术研发上的犹豫不决。一些在谷歌大脑工作的员工透露，他们觉得这一部门目前实施相关举措的特点可以用过渡谨慎和层层加码来概括，这也导致一些员工开始在OpenAI等公司寻找工作机会。

手握两大世界上最重要的AI研究小组：谷歌大脑和DeepMind，在产品研发上，谷歌却被一家AI创企抢了先。

早在2021年，谷歌就宣布创建了一个基于Transformer的大语言模型，可以理解并与人类产生对话。但一位知情人士称，由于担心技术不够准确，它对公开推出聊天机器人犹豫不决。

并且，当OpenAI去年发布基于文本提示生成图像的Dall-E 2时，谷歌当时也已经创建了两种具有相似功能的不同机器学习模型。知情人士透露，还是因为担心被滥用，谷歌选择了小范围地分享该产品。但当时Dall-E 2生成的图像已经在网上广泛传播了几个月之久。

此外，两位知情人士透露，自去年年底以来，随着谷歌试图推出以AI为中心的新产品，谷歌大脑对工程师的需求不断增加，工作节奏也加快了。其中一位知情人士说，在竞争对手的压力下，谷歌领导层越来越愿意在其人工智能产品的性能方面做出权衡，以便更快地交付这些产品。

结语：科技巨头裁员浪潮下，生成式AI爆发人才争夺战

ChatGPT走红让全球的资本焦点都聚集到了生成式AI上，在全球科技巨头大裁员的浪潮下，这一领域的人才争夺战呈现出另一番景象。

热火朝天的AI人才抢夺已经从去年开幕，这其中最受关注的公司必然少不了谷歌和OpenAI。从去年9月至今，谷歌大脑多位AI大牛出走，转身投入OpenAI的怀抱。

不过，据谷歌大脑的工作人员介绍，他们的团队员工大约有800人。所以目前而言，谷歌在人才领域的积累仍然充足，短期内不会阻碍其现有AI项目的研发。

从长期发展来看，连续多位AI研发人员出走，可能会损失谷歌在该领域的良好声誉。

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